开题报告-江苏惠通集团厂级基于TOC的订单排产问题与改善

江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表题目名称：江苏惠通集团厂级基于 TOC 的订单排产问题与改善学生姓名 专业 工业工程 学号一、选题的目的和意义 依据 TOC 理论 1可以知道企业的生产能力并不是无限的，任何一个生产系统都存在着某种资源限制或者约束，我们称之为瓶颈，该瓶颈决定了这个生产系统的产出效率。这种瓶颈可以是必需的专业机器、工具或者技术熟练的工人，若想提高一个系统的产出效率，就必须充分利用或者打破该瓶颈。生产中，瓶颈工序往往决定订单的交付时间，决定着系统的有效产出，企业无法保证每个订单的生产都能够按时按量交货，所以企业安排生产时，生产系统的其他部分要服从于瓶颈部分，按照瓶颈的产出效率来安排非瓶颈部分的生产，强调沟通协作，保证整个生产流程顺畅并满足客户的交货期。另外，在市场复杂性和变数增加的大环境下，对订单的合理分配是实现对企业资源合理利用的关键、是提高企业利润最大的关键、是合理的提高各个下属子公司或者子厂的生产积极性的关键 2，因此当企业接到订单的时候必须要优化订单分配。面向订单生产的作业计划是非常重要的。计划做得好，既可以提升客户的满意度，又可以提高生产的效率，同时保持库存在一个合理的水平。计划做得不好则会造成库存很高，但生产线还是断线，客户交货达不成。由于计划不完备导致的频繁的缺料断线，大大吞噬了企业的生产效能和利润。还有就是各加工部门步调不一，使得最后的装配部门经常是“前松后紧”：前半周或前半月没有活干，后半周或后半月加班加点还是干不完。并且订单企业具有多品种、少批量、制造周期短等特点，导致工件随机到达、客户插单或撤单频繁等不确定因素较其它类型企业要多，生产作业计划与控制非常复杂。为了在激烈的市场竞争中获得竞争优势，江苏惠通集团必须能够对动态变化的市场需求做出实时的、迅捷的生产调整，以便在最大程度上满足顾客的需要。合理地对生产过程中的任务进行计划，合理利用企业生产资源，有效地组织生产，快速寻找企业生产系统中的瓶颈资源，将企业有限的资源依据订单优先级用于对生产过程中瓶颈的突破，同时对生产过程进行有效的控制，最大限度地提高企业的有效产出，成为企业赢得竞争的关键。因此，如何能够更加合理地制订生产计划，分配关键资源，安排订单生产顺序，满足不同客户的个性化需求，同时充分利用企业现有产能，成为惠通集团现阶段需要解决的关键问题之一。可见，深入研究瓶颈上的订单排产问题，不但具有重要的理论价值，而且也具有一定的实践指导意义 3。二、国内外研究综述1 生产作业计划作业计划问题一直是十分活跃的研究领域，这个理论是从 1954 年 Johnson研究了两台设备的流水车间作业计划问题后开始了大量的研究，计划问题越来越重要，理论越来越完善，研究的复杂程度也越来越高。优化生产技术OPT(Optimized Production Technology)4是 20 世纪 70 年代出现的，主要处理逻辑是分清主次，找到“瓶颈”工序，并使“瓶颈”上的资源得到充分利用，同时安排好非“瓶颈”工序的资源配置，使之能与“瓶颈”工序生产率保持同步，将在制品积压减少到最低程度。OPT 目前主要的算法有：(1)运筹学方法。Mcmahon 和 Florian(1975)提出的改进分枝定界方法在相当长的时间内一直是最好的精确求解方法。魏师甲 5和吴志铭 6提出了不同的分枝定界法，其不同点主要在于分析规则、定界机制和上界的产生这三方面存在差异。此类方法虽然从理论上能求得最优解，但这种纯数学方法有模型抽取困难、运算量大、只能用来求解小规模作业计划问题，因而不能很好地满足实际应用的需要。(2)基于规则的算法。此种算法规则简单、易于实现、计算复杂度低，多年来一直受到学者们的广泛研究，由 Languna 、Manuel、J.Wesley Barnes 和 Fred Glover7提出的移动瓶颈算法 (Bottleneck Procedure)是目前最有效的启发式算法之一，它通过不断地对移动的瓶颈设备进行单机调度，来获取更好的次优解。但是研究表明并不存在一个普遍适用的规则，规则的有效性依赖于对特殊性能的需求标准及生产条件，该方法是局部优化算法，不能对得到的结果进行次优性的定量评估，难以保证所得的解是最优解或次优解。(3)神经网络方法。Cheung J.Y8描述了一些主要的用于求解作业计划问题的神经网络结构：搜索网络(Hopfield 网络)、纠错网络(多层感知器)、随机网络(Boltzman 机) 。Y.P.S.FOO 和 Takefuji 较好地把 Holpfield 神经网络解决 TSP 的方法移植到 Job Shop 上来。 Jain A.S.et.al9提出的改进的 BP 神经网络模型克服了传统的 BP 网络模型在处理包含复杂的输入输出问题时会训练不成功并收敛于局部极小解的不足。由于神经网络方法存在会产生大量不可行解，计算时间较长，容易陷入局部最优解等不足，因此在解决实际问题时单独使用情况的并不多见。(4)邻域搜索方法。近年来各种邻域搜索算法在作业计划中得到了广泛的应用，邻域搜索算法是基于其随机和启发式的搜索方法。这些算法具有全局优化性能，通用性强、无需问题的特殊信息等优点。研究较多的有模拟退火算法(SA，Simulated Annealing)、禁忌搜索算法(Ts ，Tabu search)、遗传算法(GA，Genetic Algorithms)等 10。但此类算法也存在各自的不足，如 GA 容易早熟，SA 收敛到全局优化解需要很长的计算时间，并且算法效果的好坏对初始解和控制参数的选取有较大的依赖性。2 约束理论TOC 是英文 Theory of Constraint 的首字母缩写，中文译为“约束理论” 。TOC 是由以色列物理学家、企业管理顾问(Dr.Eliyahu M.Goldratt1在他开创的优化生产技术 OPT(Optimized Production Technology)的基础上发展起来的管理哲理，该理论提出了在制造业经营生产活动中定义和消除制约因素的一些规范化方法，以支持持续改进，是对 MRP和 JIT(Just in Time)的继承和发展 11。TOC 首先作为一种制造管理理念出现，后来几经改进，发展出以“产销率、库存、运行费”为基础的指标体系，逐渐形成一种面向增加产销率而不是传统的面向减少成本的管理理论和工具，并最终覆盖到企业管理的所有职能方面。Blackstone J.H12、Robert E.stein、H.Steyn 等人研究了 TOC 在其他方面诸如供应链、营销、质量、项目成本管理等的应用；NAVE Dave 也将 TOC 与6sigma、精益生产等其他技术方法进行了对比。Blackstone12在 1997 年描述了美国福特汽车电子部在应用了 TOC 后，出货时间从原有的 10 天降为 16 小时，Bal Sea 公司导入 TOC 后出货时间从原油的6 周降为 8 天，准时交货率从 80%-85%提升至 97%，在制品减少 50%以上。Cook13在 1994 年运用仿真对 TOC、传统排程、JIT 三种生产计划与控制方法对在制品数量、平均流程时间、流程时间波动及总产出数量进行比较，结果发现 TOC 的产品加工流程时间波动较小，总产出数最多，平均流程时间及在制品数量则略高。沈昭 14在传统的制造资源计划(MRP)的基础上，引入了约束理论(TOC)的概念和方法，建立了基于 TOC 与 MRP集成的敏捷制造计划与控制系统体系结构。并采用改进的时段划分方法，实现了系统中瓶颈资源的识别，针对单一瓶颈资源条件下的瓶颈排产问题，以任务延期交工时间最短及计划期内误期任务数最少为目标，分别采用单目标和多目标启发式算法对瓶颈资源上的关键任务进行排序，完成了相应的排序算法。陈建华和彭鸿广 15构建了基于 TOC 的以 MRP生产计划系统为主导的“Push”体系和以 JIT 生产控制系统为主导的“Pull ”体系相结合的集成化生产计划与控制模型。Daniel16将 DBR 应用在海军航空站翻修作业(Remanufacturing) 生产计划上，有效缩短了返回交货期，另外使用动态缓冲的观念，将瓶颈作业站前的加工时间总和乘上一个固定缓冲常数，寻求装配件的最佳缓冲常数以决定装配件的投料时间点，来降低外购物料的存货水平。陈栋 17在研究了约束理论、建模与仿真的基础上，构建了基于离散事件系统建模与仿真的改进的 DBR 生产计划与控制方法。孙凌云 18对基于 TOC 理论的车间作业管理系统进行了研究，提出了基于TOC 理论的车间作业管理系统模型，对车间作业调度问题进行了分析，将问题转化为一般单件车间调度，然后运用 TOC 理论提出瓶颈资源排产方式。对 ERP的车间作业管理系统进行优化设计，完善了传统 E 好中车间作业管理系统不足之处。侯晓光 19将约束理论引入到构建制造企业物流系统评价指标体系，运用层次分析法，对各指标进行分析、排序和提炼，从中找出制约制造企业生产物流运行效率的“瓶颈” 。将 TOC 理论的思维逻辑和指标评价方法同经典的层次分析法相结合，以定性分析和定量计算相结合的方式，来挖掘生产企业物流系统运营中的瓶颈，提出了消除约束的方法，为物流系统进行持续优化和改进，提供理论依据。王军强 20博士针对传统约束理论产品组合优化运作逻辑存在的问题，构建了新型约束理论运作逻辑：充分利用产能；辨识系统瓶颈；其他资源服从优化决策安排；提升系统瓶颈；打破系统瓶颈，辨识新的系统瓶颈，克服惰性持续改进。新型运作逻辑减少了传统约束理论仅就系统已有的生产能力讨论产品组合而造成规划的保守和接单的损失，改变了产品组合必须依赖产品优先级的思维定势，保证了系统各瓶颈资源的充分利用，使产品组合优化方案整体最优。李浩、沈祖志和邓明荣 21基于约束理论，对订货型企业的客户订单优势因素与瓶颈资源确定准则进行了分析，引入了“虚拟订单”概念；通过对客户订单进行分解，建立了“虚拟订单”的数据结构和优势准则；基于该准则给出了订单投产排序优化的启发式算法。王红娟 22在研究混合流水线生产调度时引入了 TOC 理论，采用基于约束理论的 HFS(混合流水线) 分层调度系统，将整个调度系统按照控制的目标和实现方法的不同分为上层整数规划层、中层缓存控制层和下层设备加工调度层。3 遗传算法遗传算法是由美国 Michigan 大学的 Holland 教授于 1969 年提出，后经DeJong、Goldberg 等人归纳总结所形成的一类模拟进化算法 23。遗传算法最早应用于一维地震波形反演中，其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身,搜索过程既不受优化函数联系性的约束,也不要求优化函数可导,具有较好的全局搜索能力；算法的基本思想简单,运行方式和实现步骤规范,具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点,但其局部搜索能力差, 容易出现早熟现象 24。目前已有一些将模拟退火算法与遗传算法相结合的方法。比如江雷 25研究的并行遗传算法中，通过模拟退火方法来控制变异概率（ ）的)/exp(TmP选取，通过模拟退火方法来控制交叉后子个体替代父个体的概率，但是这两种办法均不能充分的利用模拟退火算法强大的局部搜索能力。陈亮 26利用遗传算法的特点来改变模拟退火的性能，首先通过 GA 来进化一个种群，然后再通过 SA 进一步调整优化解，这是对整个种群进行退火，没有能很好的利用 GA 得到的全局信息。而国内的遗传退火进化算法，大多数是使用正交实验法 27。遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术 28，其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法，具有坚实的生物学基础；它提供从智能生成过程观点对生物智能的模拟，具有鲜明的认知学意义；它适合于无表达或有表达的任何类函数，具有可实现的并行计算行为；它能解决任何种类实际问题，具有广泛的应用价值。因此，遗传算法广泛应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智能故障诊断、管理科学和社会科学等领域，适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题。三、研究内容、预计创新点研究内容：瓶颈和订单排产是生产作业计划中的两大关键问题，但是和江苏惠通集团一样，大多数企业的订单生产顺序仍是以交货期为排序依据，因此瓶颈上的订单排产问题是本文研究的重点。订单的排产是个非常复杂的问题，它会受到很多因素的影响。例如：企业集团的管理层、集团的管理模式、销售模式、企业集团的发展计划，还有不同的部门对订单排产的要求也不相同。而且任何系统都存在约束，企业无法保证每个订单的生产都能够按时按量交货，基于此，依据 TOC 理论来研究瓶颈工序上的订单排产，非瓶颈工序的生产配合瓶颈工序，以防在制品过多。本文通过对影响企业集团订单排产优先级因素的梳理，提出了以客户重要程度、订单需求量、订单利润、订单交货期等为依据的订单排产优先级规则，不同的企业可根据不同的发展目标提炼出影响订单排产的重要因子，赋予不同的权重。再以总成本最小为目标，建立以生产费用、库存费用、惩罚费用为主的订单排产模型，运用遗传算法求解最优解，求解结果来指导集团合理安排订单的生产。预计创新点：在 TOC 理论的基础上，建立新的优先级原则对订单进行排产，不再以交货期为排产依据，并且运用遗传算法将多目标优化问题转化成单目标优化问题，求出最优排产顺序，结果更具有精确性。四、研究思路与研究方法研究思路： 如下图所示：实例应用提炼问题模型 ， 进行定量分析分析问题中存在的影响因素 ， 采用相应的解决办法理论基础 总结展望分析企业的现状 ， 找出相关的企业中存在的问题学习归纳研究课题所需的知识研究课题的目的和意义研究方法：1）文献法：本文收集并参考了大量和TOC、瓶颈管理、DBR、订单排产、遗传算法相关的理论和方法；2）瓶颈识别方法：将关键资源投入到关键部分，识别关键部分便是TOC首先解决的问题。本文所研究的关键部分是瓶颈工序，采用比较生产负荷率来确定瓶颈工序。3）权重法：找出影响订单排产因素，对其影响程度赋权数，运用加权法求得其权重值，改进订单排产依据的优先级别；4）遗传算法：订单排产是多目标优化问题，为了求得最优解，将其转化成单目标优化问题，目标为总成本最小，运用遗传算法将问题模型化进行求解。五、主要参考文献1 Goldratt EM. Theory Of ConstraintsM. North River Press, Inc, 2007.2 双兵，顾幸生.考虑订单优先级的连续过程生产调度J.第五届全球智能控制与自动化大会.2004(6) ：3114-3118.3 向晋乾，黄培清，王子萍.横向型企业集团利润最大化的订单分配模型J.西南交通大学学报，2006，41(2)：241-244.4 刑文训，谢金星 .现代优化计算方法M.清华大学出版社，1999.5 魏师甲.机械制造业单件小批量生产管理模式研究D.天津:天津大学，2004.6 Wu Zhiming，Zhao Chunwei. Genetic algorithm approach to job shop scheduling and its use in real-time casesJ.International Journal Computers Integrated Manufacturing，2000，13(5):422 一 429.7 Languna ，Manuel， J.Wesley Barnes and Fred Glover，Intelligent scheduling with tabu search：An application to jobs with linear delay Penalties and sequence-dependent setup costs and times ，Journal of Applied Intelligence，1993，No.3 ，pp159 一 172.8 Cheung，J.Y. ，Artificial neural networks for intelligent manufacturingM.Chapman and Hall，London，Chapter 8，1994，159.9 Jain，A.S.，and Meeran，S. Job-shop scheduling using neural networksJ.International Journal of Production Research，1998，36(5)，1249.10 刘宝坤，李光泉，童刚.一种用于 Job-shop 问题的改进禁忌搜索算法J.系统工程理论与实践，2001，9(9):48 一 52.11 林魁.基于 TOC 的混流生产线上排产模型的研究D.贵州：贵州大学，2007.12Blackstone J.H, Gardiner L.R, Gardiner S.C.A Framework for the systemic Control of Organizations J.International Journal of Production Research,1997,35:(3) 597-609.13Cook.D. A Simulation Comparison of Traditional JIT and TOC manufacturing systems in a flow shop with BottlenecksJ，Production and Inventory Management Journal，2006 ，35(1):73 一 78.14 沈昭.基于 TOC 和 MRP的计划与控制方法研究 D.西安: 西安理工大学，2007.15 陈建华，彭鸿广.基于时间竞争的 MRP、 JIT 与 TOC 集成化生产计划与控制模型J.工业工程，2005，8(2):66 一 69.16Daniel V.R.G.A Simulation Model of Drum-Buffer-Rope for Production Plan and Control at a Naval Aviation DepotJ. Simulation. 1995,65(3):157-168.17 陈栋.基于约束理论的生产计划与控制建模仿真研究D.南京:南京理工大学，2006.18 孙凌云.基于 TOC 理论的车间作业管理系统的研究与设计J.计算机工程，2004，30(12):485 一 485.19 侯晓光.基于 TOC 的制造企业物流系统瓶颈问题研究 D.镇江: 江